یادگیری ماشین دانش استفاده از کامیپوتر بدون برنامه نویسی آن به صورت مشخص می باشد.
شما در سیستم های embedded لازم است تا با یک زبان برنامه نویسی مثل C++ یا VHDL برنامه ای بنویسید و داخل حافظه میکروکنترلر یا FPGA بارگذاری کنید تا سیستم شما بتواند کار مورد نظرشما را انجام دهد. مثلا فرض کنید یک سیستم دارید که قرار است با دستورهای صوتی یک موتور را روشن و خاموش کند. در این سیستم لازم است که شما برنامه مشخصی بنویسید که اگر فرمان شروع گفته شد ، موتور را روشن و اگر فرمان خاموش گفته شد، موتور را خاموش کند. این برنامه شما هیچ قسمت هوشمندی ندارد که قادر به یادگیری باشد، بلکه یک برنامه شرطی هست که متناسب با ورودی آن یک خروجی دارد. اما در یک سیستم یادگیری ماشین ما هیچ برنامه مشخصی برای سیستم نمی نویسیم بلکه ما یک مدل هوشمند داریم که قابلیت یادگیری دارد. مدل ما در یک فرایند آموزش یاد می گیرد که متناسب با هر فرمانی چه عکس العملی را باید نشان دهد. آموزش قسمت اصلی یک مدل یادگیری ماشین ML می باشد.
اکنون یادگیری ماشین توانسته کاربردهای بسیار زیادی پیدا کند مثل ماشین های بدون راننده، شناسایی صوت، جستجوی وب ، تشخیص بیماری و درک بهتر ژن انسان.
یادگیری ماشین اکنون اینقدر گسترده شده است که شما به احتمال زیاد در طول روز از یک سیستم بر مبنای یادگیری ماشین دارید استفاده می کنید اما دقیقا نمی دانید که یادگیری ماشین است. مثلا بسیاری از ابزارهای داخل یک گوشی هوشمند که بیشتر آنها با یک مدل یادگیری ماشین عمل می کنند.
ما در این آموزش سعی کردیم که در کنار تئوری ، مثالهای عملی زیادی هم بزنیم تا شما بتوانید درک بهتری از کاربردهای یادگیری ماشین در دنیای واقعی پیدا کنید و بتوانید از یادگیری ماشین در پروژه های عملی خود استفاده کنید.
مرجع های این آموزش :
درس یادگیری ماشین دانشگاه استنفورد
آموزش از پایه یادگیری ماشین ارائه شده در توسعه دهندگان گوگل Google Developer
قسمت اول
مبانی و مقدمات یادگیری ماشین
قسمت دوم
پیش پردازش داده و معیارهای ارزیابی در MATLAB
قسمت سوم
برنامه نویسی متلب ماشین بردار پشتیبان
ببخشید شبکه عصبی که بوسیله classification learner app ایجاد می کنیم به چه صورت میشه ساختارش رو دید ممنون میشم راهنمایی کنید.
سلام
برای مشاهده شبکه طراحی شده باید آنرا export کنید و با دستورهای دیگر متلب آنها را نمایش دهید.